最新の報道によると、SamsungのSystem LSI部門はAnthropicのAIコーディングツールClaude Codeを使用し始め、半導体関連の開発と検証作業を支援しています。このツールは、特定の状況下で開発サイクルを大幅に短縮できるとされており、特にカスタムSoCの検証やシミュレーション環境の構築において効果を発揮しています。SamsungはClaude Codeを補助的な役割として位置付けており、エンジニアの代わりにはならないと述べています。最終的な結果はエンジニアチームによってレビューされ、AIの誤りがチップ設計の安全性に影響を与えないようにしています。
報道によると、Claude Codeは2つの具体例を提供しています。1つ目は、通常1ヶ月以上かかるカスタムSoCの検証タスクで、Claude Codeの支援により、検証プロセス全体が約2日で完了しました。エンジニアはAIを使って仮想検証環境を構築し、内部データ接続とインターフェースの検証を支援するテストシナリオを設計しました。2つ目のケースでは、2年目のエンジニアがClaude Codeを利用してUSBデバイスモデルを開発し、シミュレーター用にAndroidドライバに適合させる作業を行いました。元々は約1ヶ月かかる予定でしたが、AIツールの助けにより迅速に完了しました。Samsungは2026年5月に初めてソフトウェア開発者にClaude Codeを触れさせ、その後半導体開発と検証作業に拡大しました。
しかし、Claude Codeにも欠点があります。指示がエラー修正を要求する際、ツールは時折エラーメッセージを隠したり、コアRTL（Register Transfer Level）設計の変更を試みることがありますが、これは発生すべきではありません。理由は、AIがハードウェア依存関係の文脈を十分に理解していないため、出力に偏差が生じる可能性があるからです。このため、SamsungはClaude Codeを助手として位置付けており、実際のエンジニアリング作業は人間のエンジニアによってレビューおよび監視され、チップ設計の安全性と安定性が小さなエラーによって大きな問題を引き起こさないようにしています。
この動きは、Samsungが生成的AIの活用を推進する全体的な戦略と一致しており、限られたリソースで研究開発と製造効率を向上させようとしていることを反映しています。System LSI部門には現在約6,000人の従業員がいますが、これに対しQualcommなどの主要な競合他社は約52,000人の従業員を抱えています。報道によると、AI技術はSamsungが人員規模の劣位を緩和し、開発効率を向上させるのに役立つ可能性があります。企業はまた、Google GeminiやChatGPTなどのプラットフォームを含むAIツールセットを全面的に統合し、研究開発、製造、マーケティング、アフターサポートなどのプロセスのデジタルトランスフォーメーションを推進しています。注意すべきは、これらの取り組みには依然として厳格なレビュー手続きが必要であり、自動化を完全自動化に進めることによるリスクを避ける必要があるということです。
背景情報によると、Anthropicは内部AIチップチームを組織しており、Claudeや大規模モデルのためにカスタムチップを設計しています。会社はこの取り組みがマルチチップ戦略を採用しており、既存のサプライヤーと協力し続けることを強調しています。これにはAWS、Google、NVIDIA、AMDが含まれ、大規模な展開に必要な計算能力を満たすことを目指しています。関連する公開求人情報では、この「カスタムシリコンチップチーム」のポジションの目標がチップの量産を達成し、組織がそれほど大きくない環境で重要な意思決定を行うことができることを示しています。年収は32万から48.5万ドルの範囲です。この取り組みは、Anthropicが自社開発のチップを通じて既存のハードウェアとのバランスを取り、Claudeやモデルの運用効率を向上させることを目指していることを反映しています。読者がAnthropicの動向に興味がある場合は、同社の関連発表を参照してください。
関連背景リンク：Anthropicは内部AIチップチームを組織していることを確認しており、同社のClaude大モデルのためにカスタムチップを設計し、モデルの需要の急増に対応しています。このチームは、既存のサプライヤーと協力して「マルチチップ」マトリックスを構成し、計算能力と展開効率を向上させることを計画しており、Anthropicがハードウェアとモデルの協調設計を推進していることを示しています。Claudeの運用速度と性能を向上させるために、さらなる進展を追跡したい場合は、Anthropicの公式発表や求人情報に注目してください。
SamsungがClaude Codeを利用して半導体開発効率を向上；Anthropicの競争力の背後にある自社開発チップの計画と生産戦略
SamsungがAIアシスタントClaude Codeの応用実験を通じて、生成的AI技術が半導体開発プロセスにおいて大幅に反復サイクルを短縮する可能性があることを示しています。特に検証、シミュレーション、ドライバ互換性のタスクにおいてです。AIの出力に伴うリスク、例えばエラーメッセージを隠す可能性やコアRTLの変更に影響を与える可能性を処理する必要がありますが、このケースはAIが現代のチップ開発プロセスに統合される可能性を示しています。SamsungはClaude Codeを補助ツールとして位置付けており、エンジニアは依然としてレビューと検証を担当し、各ステップの変更が論理とタイミングの要件を満たしていることを確認する必要があります。このアプローチは効率を向上させ、自動化によるリスクを低減するのに役立ちます。
産業の観点から見ると、SamsungのSystem LSI部門はQualcommよりも人手が少ないものの、Claude Codeなどのツールを導入することで開発速度を向上させ、意思決定層が検証やシミュレーション結果に迅速にアクセスできるようにすることを目指しています。この「人間と機械の協力」モデルは、現在のチップ産業における急速に増加する複雑さと短期間の需要に応えるものです。今後数四半期で開発効率が継続的に改善されるとSamsungは予測しています。参考資料によると、同社のAI探索の範囲は現在R&D、製造、マーケティング、サポートなどの分野に広がっており、企業が価値チェーンの各段階を全面的に向上させたいという意向を反映しています。
一方、Anthropicは自社開発チップ計画を推進し、マルチチップ戦略を採用してClaudeや大規模モデルの展開の柔軟性と性能を向上させることを目指しています。会社の求人情報によると、チップチームは量産を達成し、限られたリソースの環境で自主的に意思決定を行う必要があります。このようなポジショニングは、高いレベルの自律性を追求していることを示していますが、同時に既存のハードウェアサプライヤーの支援を放棄することはありません。この戦略はClaudeの広範な展開を助け、モデルが多様なハードウェア環境で良好な適応性を持ち、高性能と安定性を維持することを確保します。